【摘 要】
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针对植物识别过程中叶片旋转状态下的识别需求，采用植物多特征提取与局部嵌入融合算法，应用支持向量机（SVM）建立分类器对植物叶片进行分类辨识。结果表明：基于分块的局部二值模式（L
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院,西南林业大学林学院
【基金项目】
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国家教育部科研项目(教外司留[2004]1685)资助;湖北省科技厅重大专项(2013AEA001)资助
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针对植物识别过程中叶片旋转状态下的识别需求，采用植物多特征提取与局部嵌入融合算法，应用支持向量机（SVM）建立分类器对植物叶片进行分类辨识。结果表明：基于分块的局部二值模式（LBP）算法可以提取植物叶片的纹理特征；使用局部线性嵌入（LLE）算法，对高维的LBP特征进行降维，减少了分类识别时间，同时能够达到更好的聚类效果，有效地提高识别率；所提出的植物叶片识别方法对旋转状态下的叶片具有良好的实用性。
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